NCS101 - Bài 2: Tìm Đề Tài Từ Những Thứ "Ngứa Mắt"

Có bạn học viên gửi tôi cái đề tài dự kiến dài như sớ Táo Quân: "Nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu lên nền kinh tế vĩ mô và an ninh lương thực Đông Nam Á trong bối cảnh hậu Covid-19".

Tôi bảo: "Em ơi, cái này để Ngân hàng Thế giới (World Bank) họ làm. Sức em làm sao mà múc nước biển Đông? Em làm cái này xong thì em lên làm Tổng thư ký Liên Hợp Quốc luôn chứ làm Tiến sĩ làm gì?"

Sai lầm kinh điển của "tấm chiếu mới": Chọn đề tài quá to và quá kêu. Càng to thì càng rỗng. Càng rỗng thì càng dễ bị phản biện (Reviewer) đấm cho sưng mặt vì không có dữ liệu chứng minh.

1. "Bắt mạch" Sự Thật: Practical Problem vs. Research Problem

Đừng nhầm lẫn giữa "Nỗi đau thực tế" (Practical Problem) và "Vấn đề nghiên cứu" (Research Problem).

Ví dụ 1 (Dân Marketing): Bạn lướt TikTok thấy bọn trẻ con review mỹ phẩm ảo tung chảo, filters cà nát mặt mà vẫn ối người tin. Vô lý vãi chưởng! (Practical Problem). Tại sao người ta lại tin một đứa "ảo"?
-> BÙM! Research Problem: "Tác động của sự xác thực (Authenticity) của Influencer ảo đến ý định mua hàng của Gen Z".

Ví dụ 2 (Dân HR): Công ty bạn sếp thưởng tiền rất nhiều, bánh vẽ rất to nhưng nhân viên vẫn nghỉ việc ầm ầm (Practical Problem). Tại sao tiền nhiều mà vẫn dứt áo ra đi?
-> BÙM! Research Problem: "Mối quan hệ phi tuyến tính giữa Thưởng tài chính và Gắn kết nhân viên: Khi tiền bạc trở thành "bẫy thu nhập" (Hygiene Factor)".

Hãy làm như bác sĩ: Thấy bệnh nhân đau bụng (Thực tế), đừng đè ra mổ ngay. Hãy soi chiếu vào y văn (Lý thuyết) xem triệu chứng này khớp với bệnh gì.

2. Vũ khí hạng nặng: Đừng mò kim đáy bể

Thời đại này mà ngồi cắn bút nghĩ đề tài thì quê độ lắm. Hãy dùng "hỏa lực" công nghệ để soi Gap:

- Bibliometrics (VOSviewer / Biblioshiny): Vẽ bản đồ tri thức (Science Mapping). Nhìn vào đó biết ngay cụm chủ đề nào đã "đỏ sàn" (Red Ocean - quá nhiều người làm) và cụm nào còn thưa thớt (Blue Ocean - cơ hội của bạn).
- PRISMA: Quy trình lọc bài báo chuẩn ISO. Sàng lọc từ 1000 bài -> 50 bài cốt lõi. Reviewer nhìn sơ đồ PRISMA là gật đầu ngay vì tính minh bạch.
- Thematic Coding: Dùng NVivo hoặc Atlas.ti mã hóa các ý tưởng của người đi trước, tìm ra "Keywords" đắt giá mà họ hay nhắc đến nhưng chưa giải quyết triệt để.

3. Tam Giác Vàng: Hẹp + Mới + Có Số Liệu

Để chọn một đề tài "bao đậu", hãy nhớ tam giác vàng này:

1. Hẹp (Narrow): Đừng nghiên cứu "Khách hàng Việt Nam". Hãy nghiên cứu "Gen Z tại TP.HCM". Càng cụ thể, càng dễ kiểm soát biến ngoại lai.
2. Mới (Novelty): Đừng nhai lại "Sự hài lòng -> Lòng trung thành" (xưa như Diễm). Hãy gắn nó vào bối cảnh mới: AI, ChatGPT, Blockchain, Quiet Quitting...
3. Có Số Liệu (Feasible): Đây là cái quan trọng nhất. Có ý tưởng hay như giải Nobel mà không thu được data thì cũng vứt. Trước khi chốt đề tài, hãy tự hỏi: "Mình có quen ai để rải 300 phiếu khảo sát không?", "Dữ liệu này có xin được không?". Nếu câu trả lời là "Hên xui" -> STOP.

[CẢNH BÁO TỬ THẦN - Traps]

☠️ Bẫy "Quá mới": Chọn chủ đề mới toanh chưa ai làm (VD: Tâm lý học của người Sao Hỏa). Nghe thì oách, nhưng đến lúc tìm Thang đo (Measurement Scale) thì không có. Tự bịa thang đo? Reviewer sẽ đánh trượt ngay lập tức vì thiếu Validity.
☠️ Bẫy "Đao to búa lớn": Muốn giải quyết đói nghèo, hòa bình thế giới. Xin thưa, giữ cái đầu lạnh giùm em. Luận án Tiến sĩ chỉ là một bài tập lớn để chứng minh bạn biết cách nghiên cứu, chứ không phải đi cứu thế giới.

Ghi chú thuật ngữ (Academic Glossary)

• "Khoảng trống nghiên cứu" (Research Gap): Cái mà người đi trước chưa làm, làm chưa xong, hoặc làm sai.
• "Đóng góp về lý thuyết" (Theoretical Contribution): Bổ sung gì cho kho tàng tri thức nhân loại?
• "Đóng góp về thực tiễn" (Managerial Implication): Giúp ích gì cho doanh nghiệp/xã hội?

[CHECK-LIST SINH TỒN]

Trước khi chốt deal đề tài với thầy hướng dẫn, tự hỏi 3 câu:
✅ Đề tài này có "Gap" thực sự hay chỉ là do mình lười đọc?
✅ Có thang đo (Scale) sẵn chưa hay phải đi bịa?
✅ Có khả năng lấy được 300 mẫu trong 3 tháng không?

Nếu cả 3 là YES -> Triển!